| Item type |
紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) |
| 公開日 |
2025-11-05 |
| タイトル |
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タイトル |
SARS−CoV−2感染対策のためのCO2濃度の経時測定・遠隔監視装置の開発と機械学習によるCO2濃度推移の短時間予測の実践 |
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言語 |
ja |
| タイトル |
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タイトル |
Development of a device for real-time measurement and remote monitoring of CO2 concentration for SARS-CoV-2 infection control and implementation of short-term prediction of CO2 concentration trends using machine learning |
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言語 |
en |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 著者 |
山下, 雅稔
根津, 尚史
髙井, 理衣
髙田, 鮎子
阿部, 大地
荒川, 俊哉
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| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
SARS−CoV−2 |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
CO2 monitoring |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
CO2 prediction model |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
machine learning |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
departmental bulletin paper |
| アクセス権 |
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アクセス権 |
open access |
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アクセス権URI |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
To help prevent the spread of SARS−CoV−2, we developed a CO2 monitoring system for university lecture halls and clinical training rooms. This system enables real−time measurement, display, and remote monitoring of CO2 concentrations to determine appropriate timing of ventilation. Through continuous monitoring, we found that indoor CO2 levels can be maintained below 1,000 ppm with minimal ventilation when appropriate countermeasures are in place. In contrast, CO2 concentrations in medical settings, where ventilation was sufficient, did not exceed 1,000 ppm. Additionally, we developed a short−term CO2 prediction model using a Random Forest classifier trained on historical environmental data. This model was able to successfully predict CO2 levels exceeding 1,000 ppm approximately five minutes in advance. These results suggest that data−driven ventilation guidance and automated prediction systems can contribute to effective and sustainable infection control in educational and clinical settings. |
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言語 |
en |
| bibliographic_information |
ja : 北海道医療大学歯学雑誌
en : The Dental Journal of Health Sciences University of Hokkaido
巻 44,
号 1,
p. 23-29,
発行日 2025-06-30
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| item_10002_source_id_9 |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
18805892 |
| 出版タイプ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
SARS−CoV−2感染対策のためのCO2濃度の経時測定・遠隔監視装置の開発と機械学習によるCO2濃度推移の短時間予測の実践 (7.6 MB)
